自 2025 年以来，人工智能初创公司 DeepSeek 在各个行业，尤其是在法律服务领域获得了显著发展。它通过先进的人工智能集成，包括在政府和律师事务所的部署，提高了效率和精确度。
DeepSeek 的崛起与行业融合
总部位于杭州的人工智能初创公司 DeepSeek 自 2025 年初以来，凭借其强大的人工智能产品和广泛的应用潜力，受到了全球的广泛关注，推动了各个行业积极拥抱这一新兴平台。从百度搜索到微信和华为云，众多科技巨头已经开始将他们的产品与 DeepSeek 的功能集成。这种集成也扩展到了政府服务领域：2 月，北京市丰台区政务服务和数据管理局完成了在政府云基础设施上DeepSeek大型语言模型环境的现场部署。该区成为首个将该技术应用于政府服务的地区，推出了 “丰小政 “数字助理，加速了公共服务的智能化转型。
在法律服务领域，DeepSeek 的影响日益明显。律师事务所和法律科技公司敏锐地意识到了这一趋势，并积极探索 DeepSeek 与法律行业深度融合的可能性。这家总部位于杭州的人工智能公司已开始逐步部署专门的法律解决方案，旨在满足法律部门对效率和精确度的双重需求。
在司法层面，各地区、各辖区的法院和检察院启动了 DeepSeek 培训项目，甚至进行了部署，旨在利用人工智能工具提高司法效率，进一步推进智能司法发展。3 月，中国司法便利平台成功整合了 DeepSeek，以提供在线法律咨询服务。
不同方法
法律科技公司 L-Expert 的首席运营官 Kevin Wang 认为，DeepSeek 的开源可用性和商业化使其能够在显著降低成本的情况下实现与顶级大型语言模型相当的功能，从而吸引了中国科技公司的广泛采用。众多律师事务所和法律科技供应商已经开始整合 DeepSeek，以增强全面的法律数据库搜索、文档生成和合同审查功能。
“中国律师事务所对 DeepSeek 应用表现出了极大的热情，” Wang 观察到。”许多律师都在积极尝试和研究，以寻找真正提高其生产力的产品和实施策略。” 在公司层面，”管理合伙人在选择新系统时，会优先考虑支持人工智能的产品。许多公司都在与我们合作，开发和测试相关的应用程序，” Wang 补充道。
实际上，L-Expert 已经完成了人工智能大型语言模型的本地部署，并利用 DeepSeek 来增强其产品功能，包括系统人工智能助手、具有自动组织的跨数据库人工智能文档搜索以及自动文档生成和管理。
3 月初，盈科律师事务所也宣布与 DeepSeek 全面整合，成为中国首批正式将 DeepSeek 与法律服务联系起来的律师事务所之一。据报道，盈科已经实施了 DeepSeek-R1 推理模型的完整版本，旨在为法律部门引入智能解决方案。
“为了优化用于法律应用的 DeepSeek-R1，盈科成立了跨各个业务领域的专业团队，以分析我们广泛的行业经验，” 该公司告诉亚洲法律商业杂志。”利用 DeepSeek-R1 的技术，我们进一步增强了我们专有的法律数据资源，包括大量的律师档案、案例库、监管数据库和合同模板，创建了一个全面的法律知识框架。通过专门针对法律术语、原则和推理的培训，DeepSeek-R1 可以更准确地理解和应用法律知识，为盈科的法律服务提供强大的支持。”
在与完整版本的 DeepSeek-R1 集成之后，盈科计划在七个关键工作场景中部署该技术，以协助相应的法律任务。
首先，盈科旨在通过 DeepSeek-R1 构建一个更加多维的法律知识体系。以前分散的法律资源将被整合到一个集成的数据库中，使律师能够更有效地访问和利用专业资源，并改善知识管理。通过构建统一的、可搜索的法律知识库，律师可以更快速地找到所需的法律条文、案例、法规解释等信息，从而缩短研究时间，提高工作效率。这种知识体系的建设，不仅有利于提升单个律师的工作能力，也对整个律师事务所的知识积累和传承具有重要意义。
其次，对于监管研究，盈科将利用 DeepSeek-R1 来实施实时更新和精确维护其监管数据库，从而确保在引用法律条文时的权威性和准确性。法律法规的更新速度非常快，律师需要及时了解最新的法律动态，才能为客户提供准确的法律建议。DeepSeek-R1 可以自动抓取和整理最新的法律法规信息，并将其更新到监管数据库中，从而确保律师能够随时获得最新的法律依据。
值得注意的是，盈科之前推出的 “盈法宝 AI 法律空间站 “将由 DeepSeek-R1 的推理能力和知识提炼技术进行全面升级。增强后的系统将更精确地理解用户的法律要求，解决一般的、例行的和基于知识的法律咨询，同时显著降低资源消耗和运营成本。这意味着律师可以利用该系统快速解答客户的常见法律问题，节省大量的时间和精力。同时，由于该系统能够自动化处理许多重复性的工作，因此律师事务所的运营成本也将得到有效控制。
对于客户沟通，DeepSeek-R1 将协助快速组织客户咨询，提取关键词，并补充相关信息，从而实现基于案例类型、地理考虑因素和律师专业知识的智能匹配，从而提高客户满意度，同时降低沟通成本。通过智能匹配，律师事务所可以将客户的案件分配给最适合的律师，从而提高案件的处理效率和成功率。同时，由于客户能够更快地获得专业的法律服务，因此客户满意度也将得到提升。
此外，盈科将利用人工智能技术对历史案例进行精确分类和高效检索，为律师提供丰富的参考资料，以快速了解类似案例的判决和司法倾向，为诉讼策略的制定提供数据驱动的支持。律师可以利用该系统快速查找相关的案例，了解法院的判决思路和倾向，从而更好地制定诉讼策略，提高胜诉的概率。
在合同服务方面，DeepSeek-R1 的部署将通过智能生成和审查功能来提高效率和质量，包括风险识别、条款生成和版本比较功能，从而可能显著提升律师事务所的非诉讼服务能力。律师可以利用该系统快速生成合同模板，审查合同条款，识别合同风险，从而提高合同服务的效率和质量。
最后，盈科将利用人工智能技术来实施对律师专业背景、专业领域和成功案例的多维信息进行智能管理，优化内部管理和业务分配流程，同时促进律师之间的协作。该系统可以帮助律师事务所更好地了解律师的专业能力和经验，从而更好地分配案件，提高工作效率。同时，该系统也可以促进律师之间的协作，共同解决难题。
幻觉的挑战
与许多通用的大型语言模型类似，DeepSeek 在法律领域更深入的应用引发了一系列挑战。数据安全、知识产权保护、算法偏差和法律责任定义等问题亟待解决，同时也对整个法律服务市场的规范运营提出了新的要求。
一个典型的场景是，律师在使用 DeepSeek 生成内容时，发现了一些捏造的数据，甚至是根本不存在的法律条文。这就提出了一个问题：法律专业人士是否可以通过独立地向 DeepSeek 提供训练数据来创建可靠的垂直领域特定模型来消除这类问题？
Wang 指出，这种现象被称为幻觉，当模型生成的信息看起来合理但实际上不准确或不存在时，就会发生这种情况。幻觉问题是目前大型语言模型面临的一个普遍挑战，也是制约其在法律领域应用的关键因素之一。由于法律的严谨性和准确性要求非常高，因此任何不准确的信息都可能导致严重的后果。
“这种情况发生的原因是模型在训练过程中从海量数据集中学习，但它们的生成机制是基于概率预测而不是事实检索。通过提供数据来消除 ‘幻觉’ 的可能性不大，而让人工智能依赖于指定的数据库来回答问题在理论上是可行的，但在现阶段的运营可行性极低，” 他说。这意味着仅仅增加训练数据量并不能完全解决幻觉问题，因为大型语言模型的生成逻辑本身就存在一定的随机性。
根本问题在于大型语言模型的训练方法和架构。Wang 解释说，”像 DeepSeek 这样的大型模型所产生的反应是通过复杂深度学习架构（如 Transformer）将它们的预训练知识库和用户提供的上下文信息重新组合而成的。因此，即使提供了特定的数据，它们也只能在一定程度上提高准确率，而不能完全阻止其原始知识库的影响。 此外，虽然从技术上讲，对模型的核心架构进行深度修改是可能的，但投资成本–包括资金、数据资源和工程开发–非常高，而且实施挑战巨大。因此，从技术层面彻底解决幻觉问题，需要付出巨大的努力和投资。
盈科认为，确保法律大型语言模型的准确性是一个复杂的过程，需要从算法建模、风险评估和数据监控等方面入手，并得到权威的法律数据库和大量的专业法律学术文献的支持。这意味着需要建立一套完善的质量控制体系，对模型的输出结果进行严格的审核和验证，确保其准确性和可靠性。
“盈科非常重视 DeepSeek 在严肃场合中的幻觉问题，必须加以解决，” 该公司补充道。”我们通过清理我们的专有数据以消除错误和噪声来确保数据质量，同时准确地注释和分类数据–例如用法律条文的适用范围来标记法律条文，并用案例类型、争议焦点和适用的法律条文来标记案例–以方便模型学习和理解。此外，我们将法律领域的逻辑规则纳入 DeepSeek，从而实现基于规则的推理和判断，以提高模型在处理法律问题时的准确性和逻辑连贯性。” 盈科通过多种手段，试图降低幻觉问题的发生概率，提升模型的可靠性和可用性。 这些手段包括数据清洗、数据标注、引入法律逻辑规则等，旨在让模型更好地理解和应用法律知识，从而减少错误信息的生成。
总的来说，DeepSeek 等大型语言模型在法律领域的应用前景广阔，但也面临着诸多挑战。律师事务所需要理性看待人工智能，在积极拥抱新技术的同时，也要充分认识到其局限性，并采取有效的措施来应对可能出现的风险。 通过不断地探索和实践，才能真正将人工智能转化为提升法律服务效率和质量的强大工具。